数字化健身
yy一篇数字化健身文。
健身记录
我平常有撸铁、跑步等健身习惯，也会刻意记录每次健身的过程和身体反馈，有时也会看看一段时间内身体状况和运动表现趋势等。比如：
- 深蹲的重量、次数和组数，跑步的时间和距离，跳绳的次数和时间。
- 健身完后相应部位的疼痛感。
- 一段时间内肌肉维度、跑步配速和心率变化情况等。
健身记录
这些记录对于健身很有用，但是每次手工写次数、重量很麻烦。
跑步有跑表自动记录很方便，但是这些数据只存放在Garmin APP里，而我手工写的撸铁内容是在印象笔记里。
健身数据还要靠人工记录么？
健身后身体的反馈就像内心OS一样很主观，只能靠人工写。
但是次数、重量、时间、距离等这些客观数据还靠人工事后记录，就太麻烦了。客观发生的事情，应该由机器记录。
目前有些自动记录的设备，比如手环、跑表，能像传感器一样实时自动记录，也很准确，但是数据只在Garmin APP等专属APP里，看起来不方便。
健身数据能否都被自动、准确的记录？并且统一汇总到一个我指定的地方？做到后台自动采集，并统一汇总。
记录的问题
方便的记录健身
健身能不能这样啊？
理想模型
- 健身设备都配备传感器并联网，徒手健身可以用手环或者手表记录，锻炼的同时自动记录。也就是我练着，设备在后台就同步记着。
- 所有的健身数据汇聚到一个APP里，比如苹果健康，这就是连接吧。
- 数据有了之后，可以做各类统计、分析和展示，比如我的跑量曲线、卧推重量曲线等等，还可以分析我的身体状态。甚至可以在小圈子里搞排名。早在多年前，美国就有个动感单车工作室做了初步的数字化动感单车，每次健身完都会收到自己本次运动的功率、排名。
动感单车
模型框架
框架：
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数据采集，通过各种传感器设备自动采集运动和身体数据，并发送到后台。
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健身大脑，包括数据解析和汇总。将采集的数据按照运动类型、肌肉群和其他指标来解析和统计，并通过一些模型来分析运动表现、身体状况。
-
健身驾驶舱，将表现情况和趋势等健身数据可视化。
废话不多说了，上个图。
数字化健身框架
数据模型：
- 运动数据：跑步、跳绳、深蹲等，维度包括时间、配速、距离、心率、温度等
- 肌肉数据：胸肌、背部、臀部、腿部等，维度包括时间、重量、次数
- 身体指数：心率、体重、身高等
- 表现指数：训练状态、最大摄氧量等，通常由运动数据、肌肉数据和身体指数综合计算得出
流程
1、数据采集
- 撸铁设备配备传感器，自动记录，同步至后台，记录撸铁的动作、次数、重量
- 跑表数据同步至后台，记录距离、时间、配速、心率、海拔
- 跳绳、动感单车等同理
2、数据解析和汇总
- 不同的运动锻炼不同的肌肉群
比如深蹲锻炼臀腿、直腿硬拉锻炼大腿后侧和臀、上斜式卧推锻炼胸肌上束
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后台根据传感器送来的动作，解析出该动作对应的肌肉群，记录该肌肉群得到的锻炼情况
-
每个肌肉群汇总不同运动的锻炼，跑步和深蹲都锻炼腿部肌肉，这2部分数据汇总后，可以告诉用户腿部得到了哪些训练。这就是数据汇总的力量。
3、数据分析、统计和展示
自己yy了一些非专业指数模型
- 单次跑步表现指数RPI。
RPI=f(时间、距离、心率)
心率低，跑的长，时间用的少，这次跑步表现就很好。然后再给出RPI趋势图.
跑步能力越来越强，可以去参加马拉松啦
- 腿部撸铁表现指数LPI。
LPI=f(次数、重量)
次数多、重量大，这次胸肌锻炼肯定到位，肌肉应该变大了吧~
这大腿肌肉，一口气爬泰山肯定没问题。
- 腿部锻炼指数LEI。
LEI=f(RPI、LPI)
跑步和腿部撸铁都可以锻炼腿部，可以汇总出腿是如何被全面的虐待~没有数据汇总没有数据模型，无法科学知道自己腿部的真实情况。
腿部需要休息啦
- 每个指数都可以给出指数趋势图，让用户清晰地看到自己的进步。还可以组织圈子，搞分项排名。
总结
想象力有限，健身专业知识有限，胡言乱语yy数字化健身。
